学生心理健康数据集StudentMentalHealthDataset-andriannanda
数据来源：互联网公开数据
标签：学生心理健康, 抑郁症, 机器学习, 情绪分析, 心理健康评估, 数据挖掘, 分类模型, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自学生群体的心理健康相关数据，记录了学生的个人信息、学习与生活压力、以及心理健康状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集合使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据数据字段推测可能来源于特定教育机构或地区。
数据维度：数据集包括学生的个体属性（如性别、年龄、城市、职业、学位），学习与生活压力相关指标（如学业压力、工作压力、CGPA、学习满意度、工作满意度、睡眠时长、饮食习惯、工作/学习时长、经济压力、精神疾病家族史），以及关于抑郁症的自我评估信息。
数据格式：数据集以CSV格式提供，文件名为“Student Depression Dataset.csv”和“Data siswa depresicsv”，方便数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于公开的数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于研究学生心理健康的影响因素、构建心理健康评估模型，以及探索学生抑郁症的潜在风险。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于教育学、心理学、数据科学等多学科交叉研究，例如分析学业压力、工作压力、生活习惯等因素与学生抑郁症之间的关联性。
行业应用：可以为教育机构、心理咨询机构等提供数据支持，用于学生心理健康状况的评估、预警和干预。
决策支持：支持教育机构制定更科学的教育政策，改善学生的学习和生活环境，降低心理健康风险。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、心理学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习数据分析和建模方法，理解学生心理健康问题。
此数据集特别适合用于探索学生心理健康的影响因素，建立预测模型，从而帮助改善学生的心理健康状况。
